GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

一种基于信息融合的卫星自主天文导航新方法

直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平是两种基于天体敏感器的自主天文导航方法,其定位精度主要取决于地平的敏感精度。通常利用红外地平仪直接敏感地平的方法简单、可靠,但精度较低,而近年出现的利用星光折射间接敏感地平的方法精度高,但必须能观测到符合一定条件的折射星,根据上述两种方法的特点,提出了一种基于信息融合的直接敏感地平和利用星光折射间接敏感地平相结合的自主天文导航的新方法,计算机仿真结果表明该方法可以进一步提高系统的精度和可靠性。     

推力矢量控制系统的参考模型鲁棒控制研究

本文针对典型的推力矢量电波位置伺服系统中存在的参数摄动和加性扰动，采用模型参考鲁棒控制方法（ＭＲＲＣ），使系统对扰动不敏感。ＭＲＲＣ方法仅需要已知系统的输入输出信息，而不必采用全状态反馈，同时比模型参考自适应控制（ＭＲＡＣ）算法简单。文中通过理论分析和必要的公式推导，证明了系统是渐进稳定的，并且仿真结果也验证了ＭＲＲＣ的有效理论分析和必要的公式推导，证明了系统是渐进稳定的，并且仿真结果也验证了ＭＲ     

基于单神经元自适应PID电液伺服位置控制系统开发应用研究

通过建立电液伺服位置系统的数学模型,针对双作用液压伺服位置控制系统的特点提出一种单神经元自适用PID智能控制算法,并通过Simlink仿真优化控制系统参数,最后应用LABVIEW软件开发实时测控软件,通过实时控制,实验研究表明该系统具体较好鲁棒性,较好改善了系统的性能。     

在轨跟踪与数据中继卫星测控关键技术(下)

(续上期)6星蚀地影、月影分别发生于地球和月球遮挡太阳到卫星的光线时。地影固定出现在太阳运行到赤道附近的每年春、秋分前后约23 d的凌晨,1年有90 d多。地影发生的时刻和持续时间与卫星的定点位置、轨道倾角有关。月影的出现与卫星位置有关,但无明显规律。6.1 TDRS地影根据地球-卫星-太阳的相对位置(如图7所示),设TDRS在距地心为r的点PT处,它与地日连线对地心的张角φ=arccosST·SS|ST|×|SS|,(21)式中:SS为O-XIYIZI系中太阳矢量。图7地球-卫星-太阳相对位置Fig.7 Position relationship among the sun,the earth and a sate…     

压电智能结构传感器/作动器位置优化研究

研究压电主动结构振动控制当中传感器／作动器的位置优化问题。从系统的状态空间方程出发，在系统可控性、可观性Grammian矩阵特征值的基础上来描述性能指标，以控制能量最小化和传感能量最大化作为优化目标，利用遗传算法（GE）进行优化计算，计算过程中对传感器／作动器的位置采用二进制编码加以描述。通过对一压电板结构的仿真计算对该方法进行了验证，优化计算结果与枚举法结果完全相符，从而证明了方法的有效性。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。     

纹波电流对消电路

纹波电流对消技术将等于或相反的正常变换器纹波电流的AC电流注入变换器输出电压母线。理想的输出纹波电流为零，结果能产生超低噪声变换器输出电压。电路几乎不需要其他元件，也不需要有源电路。只需附加一个滤波感应绕组、一个辅助电感器和一个小电容器。电路把改进型滤波电感器的泄漏电感用作全部或一部分所要求的辅助电感。纹波对消与转换频率、占空比和其他变换器参数无关。电路消除了连续传导模式和断续传导模式时的纹波电流。试验结果表明，纹波电流值降低了80X以上。     

微小卫星磁测自主导航方法

本文提出了使用磁测方法实现近地微小卫星自主导航的方法，利用实时地磁场测量数据与根据ＩＧＲＦ计算出的地磁声数据之差作为新息量，使用推广Ｋａｌｍａｎ滤波算法确定卫星的位置和速度。给出了三种导航滤波算法。并使用模拟数据和ＭＡＧＳＴＡ卫星实测数据进行了仿真研究，证明了方法的有效性和实用性。     

基于粒子滤波的被动多基站跟踪算法

针对被动多基站跟踪的实际应用，提出了基于粒子滤波的被动多基站跟踪方法。该方法首先利用两个基站的观测数据融合目标位置，并用第三个基站的观测数据对目标位置进行检验，消除了错误融合位置；然后，推导了被动多基站粒子滤波模型，并根据被动多基站跟踪的特点，提出了顺序重抽样方法，有效地解决了被动多基站跟踪中的高度非线性、非高斯的影响；最后，给出了算法的性能仿真比较。仿真结果表明提出的方法性能明显优于其他跟踪方法（如PMHT、IMM-PDA）。